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Azure Machine Learning Studio vs. Workbench

Was ist der Unterschied zwischen Azure Machine Learning Studio und Azure Machine Learning Workbench ? Was ist der beabsichtigte Unterschied? Und ist zu erwarten, dass sich Workbench zugunsten von Studio auf eine Abwertung auswirkt?

Ich habe eine Auswahl verschiedener Unterschiede gesammelt:

  • Studio hat ein hartes Limit von insgesamt 10 GB an Trainingsdaten pro Modul, wohingegen Workbench ein variables Limit für den Preis hat.
  • Anscheinend verfügt Studio über eine umfassendere GUI und benutzerfreundlichere Bereitstellungstools, während Workbench anscheinend über leistungsfähigere/anpassbare Bereitstellungstools verfügt.
  • usw.

Ich habe jedoch auch einige vereinzelte Referenzen gefunden, die behaupten, dass Studio eine umbenannte Aktualisierung von Workbench ist, obwohl beide Dienste weiterhin angeboten werden.

Welches Angebot sollte ich bevorzugen, wenn ein neuer Data Scientist den Microsoft-Stack (möglicherweise mittelfristig und langfristig auf Unternehmensebene) einsetzen möchte?

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Travis

Azure Machine Learning Workbench ist eine Anwendung zum Herunterladen. Sie bietet eine Benutzeroberfläche für viele der CLI-Befehle von Azure Machine Learning, insbesondere für die Übermittlung von Experimenten für Python-basierte Jobs an DSVM oder HDI. Die CLI für Azure Machine Learning besteht aus vielen Schlüsselfunktionen, z. B. der Auftragsübergabe und der Erstellung von Echtzeit-Webdiensten. Das Workbench-Installationsprogramm bot die Möglichkeit, alles zu installieren, was zur Teilnahme an der Vorschau erforderlich ist. 

Azure Machine Learning Studio ist ein älteres Produkt und bietet eine Drag & Drop-Oberfläche zum Erstellen von maschinellen Lernprozessen. Es gibt Einschränkungen hinsichtlich der Größe der Daten, die verarbeitet werden können (etwa 10 GB der Verarbeitung). Auf diesem Service basierende Lern- und Kundenanforderungen haben zum Design der neuen, oben erwähnten Azure Machine Learning CLI beigetragen.

Es sollte hinzugefügt werden, dass Azure Machine Learning Workbench seit September 2018 veraltet ist und durch die Azure Machine Learning-Dienste ersetzt wurde, die im Dezember 2018 allgemein verfügbar waren Einige wichtige Änderungen, die auf die Architektur aufmerksam gemacht werden sollen, sind:

  • Ein vereinfachtes Azure-Ressourcenmodell
  • Neue Portal-Benutzeroberfläche zum Verwalten Ihrer Experimente und zum Berechnen von Zielen
  • Ein neues, umfassenderes Python-SDK
  • Eine neue erweiterte Azure CLI-Erweiterung für maschinelles Lernen
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